ハッシュ表

キーからハッシュ関数で配列のインデックスを計算し、データを格納・探索するデータ構造。平均O(1)でのアクセスが可能。衝突の解決にはオープンアドレス法やチェイン法が用いられる。

ハッシュ関数を用いてキーから格納位置（バケット）を計算し、データを格納するデータ構造。平均O(1)の高速な検索・挿入・削除が可能。衝突（異なるキーが同じバケットに対応する）の解決方法として、チェイン法やオープンアドレス法がある。

キーをハッシュ関数で変換した値（ハッシュ値）を格納位置として、データを表に格納するデータ構造で、探索・挿入・削除を平均O(1)で行える。異なるキーが同じ位置になる衝突（シノニム）は、同じ位置の要素をリストでつなぐチェイン法か、別の空き位置を探すオープンアドレス法で処理する。表の埋まり具合（負荷率）が高いと衝突が増えて遅くなり、キーの順に取り出す処理には向かない。

同じ型のデータを連続したメモリ領域に格納するデータ構造。添字（インデックス）を用いて各要素に直接アクセスできるため、参照がO(1)で高速。挿入・削除はデータの移動が必要なためO(n)。

各要素がデータとポインタ（次の要素への参照）を持ち、鎖状に連結されたデータ構造。要素の挿入・削除がポインタの変更のみで可能だが、特定要素の参照には先頭から辿る必要がある。

各要素が前方と後方の両方へのポインタを持つリスト構造。前後どちらの方向にも辿れるため、要素の削除が単方向リストより効率的。ただしポインタが2つ必要なためメモリ使用量が増える。

データの挿入と取り出しが同じ端（先頭）から行われるデータ構造。LIFO（Last In, First Out：後入れ先出し）の原則に従う。関数の呼び出し管理、括弧の対応チェック、逆ポーランド記法の計算に使用される。

データの挿入を末尾、取り出しを先頭から行うデータ構造。FIFO（First In, First Out：先入れ先出し）の原則に従う。タスクの待ち行列管理やプリンタのジョブ管理に使用される。

各ノードが最大2つの子ノードを持つ木構造。左の子と右の子に分かれる。2分探索木、ヒープ、式木など多くの応用がある。探索や整列の効率的な実装に使われる。